怎样用matlab做时间序列平稳性检验

用matlab做时间序列平稳性检验需要作图、拟合，具体说明如下所示：

根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合－ARIMA模型等来进行拟合。

扩展资料：

时间序列模型作用及影响：

1、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。

2、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。

3、提供给用户一套较完整的时间序列建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析。

参考资料来源：

百度百科-时间序列模型

直接有函数dfARDTest

dfARTest

dfTSTest

ppARDTest

ppARTest

ppTSTest

[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,[1]) 貌似你还没定义它的功能啊

function [db,mag,pha,grd,w] = freqz_m(b,a)

[H,w] = freqz(b,a,1000,'whole')

H = (H(1:1:501))'w = (w(1:1:501))'

mag = abs(H)

db = 20*log10((mag+eps)/max(mag))

pha = angle(H)

grd = grpdelay(b,a,w)

这个应该行了。加了这个的话

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